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北國咨觀點

從數據治理探索國有企業(yè)數字化轉型之路

發(fā)布日期:2024-12-27

來源:北京國際工程咨詢有限公司

在全球數字化浪潮的推動下,數據已成為企業(yè)最寶貴的資產。國家標準《信息技術 大數據 數據治理實施指南》于2024年12月1日全面實施,不僅標志著我國數據治理工作進入規(guī)范化、標準化的新階段,而且為國有企業(yè)的數據治理樹立明確的方向。近日,國家數據局向社會公開征求《關于完善數據流通安全治理 更好促進數據要素市場化價值化的實施方案》意見,提出到2027年底,企業(yè)數據、公共數據、個人信息合規(guī)高效流通機制更加完善,治理效能顯著提升,為繁榮數據市場、釋放數據價值提供堅強保障。

本文從數據治理的角度出發(fā),淺析國有企業(yè)數據治理的現狀與難點,以及相關策略建議,為國有企業(yè)開展數字化轉型工作提供參考。

一、數據治理對國有企業(yè)數字化轉型的意義

數據治理工作通過制定和執(zhí)行一系列政策、標準和流程,確保數據的質量、安全性和可用性,為企業(yè)決策提供可靠依據。在企業(yè)數字化轉型過程中,數據治理的作用非常關鍵,主要體現在以下幾個方面:

提高數據質量

作為數據治理的基礎,數據質量影響到數據的應用效果。許多國有企業(yè)由于缺乏統一的數據規(guī)范,導致數據質量參差不齊。提高數據質量不僅能夠根據監(jiān)管要求準確、及時、全面地報送數據,還可以幫助企業(yè)管理層做出更合理的決策。

保障數據安全

國有企業(yè)通常具有較長的運營周期,其信息系統和數據資產積累多年,形成了復雜的IT環(huán)境。企業(yè)在進行數字化轉型時,既要保證新系統的安全性,又要確保舊系統的平穩(wěn)運行,避免因系統升級或遷移導致的數據丟失或泄露。通過數據治理工作,建立完善的數據安全體系,可以有效預防數據泄露和濫用,保護企業(yè)及其客戶的利益。

提升數據價值

國有企業(yè)擁有海量的數據資源,若能充分挖掘其中的價值,必將為企業(yè)發(fā)展注入強大動力。通過對數據的深度挖掘和分析,不僅為領導決策提供有力支撐,還可以發(fā)現潛在的業(yè)務機會,優(yōu)化運營效率,提升企業(yè)競爭力。

二、國有企業(yè)數據治理的現狀與難點

目前大多數國有企業(yè)已經意識到數據治理的重要性,并已開展相關工作,在數據治理方面取得了一定的成效,但仍面臨諸多難點。

政策與合規(guī)要求較高

隨著國家數據局等相關部門的成立,國有企業(yè)受到國家政策法規(guī)以及相應管理部門監(jiān)管力度越來越高。特別是在涉及國家安全、公共利益和社會穩(wěn)定的重要領域,高質量的數據報送成為極其重要的工作,對國有企業(yè)的數據報送提出較高要求。

數據標準不統一

國有企業(yè)業(yè)務較多,組織層級繁雜,產權、業(yè)務、組織管理等結構復雜。所屬分子公司的產權、財務、人事、行政、采購等方面的管理模式也不同,并且建設了眾多業(yè)務系統。隨著信息化建設中新技術的應用,導致多個信息化項目建設缺乏統一的數據標準和規(guī)范,在數據應用階段難以實現跨項目的數據資源整合和分析,影響數據的一致性和可比性。

數據共享與開放要求高

在確保信息安全的前提下,國有企業(yè)有責任向社會提供必要的公共服務數據,支持政府決策和社會創(chuàng)新。這對國有企業(yè)數據治理工作提出新的要求,企業(yè)不僅要做好內部的數據治理工作,還要積極參與跨部門、跨行業(yè)的數據合作,構建開放共享的數據生態(tài)體系。

三、國有企業(yè)數字化轉型中的數據治理策略建議

(一)依據政策合規(guī)要求,優(yōu)化數據治理頂層設計

在進行數據治理時,國有企業(yè)必須嚴格遵守相關法律法規(guī),如《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》以及行業(yè)特定的數據安全規(guī)定。建議根據企業(yè)特點,成立專門的數據治理委員會,負責制定數據治理戰(zhàn)略和政策,協調各部門之間的數據管理工作。該委員會由企業(yè)高層領導擔任主任,確保數據治理工作的權威性和執(zhí)行力。為適應市場的變化和技術的進步,國有企業(yè)應該建立一套靈活開放的數據治理框架,并持續(xù)優(yōu)化數據治理策略。

(二)建立統一數據標準,優(yōu)化數據資產管理體系

國有企業(yè)應根據自身業(yè)務特點,將數據分為不同的類別(如客戶數據、財務數據、運營數據等),為每類數據設定相應的標準,為后續(xù)數據管理機制打下基礎。建立完善的數據資產管理體系,實現對數據的全生命周期管理。通過自有業(yè)務數據、第三方數據提供商等多種渠道收集企業(yè)內外部的數據資源,確保數據的全面性和多樣性;運用大數據分析和人工智能技術,對數據進行清洗、轉換和整合,將數據應用于業(yè)務決策、風險管理、客戶關系管理等多個領域,汲取數據價值,發(fā)揮數據的最大效用。


圖片來源:京東云-數據安全白皮書
圖1 數據全生命周期

(三)提升數據共享與開放能力,搭建數據共享平臺

搭建安全可靠的數據共享平臺,支持多源數據的接入、存儲、處理和分發(fā),確保數據在共享過程中的安全性,并確保數據共享平臺與其他系統(如業(yè)務系統、第三方平臺)的兼容性,實現數據的無縫對接和高效利用。

作 者

蔡晨陽,從事信息化領域研究工作

陳 欣,咨詢工程師(投資),從事信息化領域研究工作 

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